## Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Penentuan Lokasi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Pada IIB Darmajaya Lampung
Comparison of Classification Algorithm to Determine the Location of New Student Admission Promotion on IIB Darmajaya Lampung
Robby Toro 1 dan Sri Lestari 2 1,2 Teknik Informatika, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya E-mail: robbytoro31@gmail.com, srilestari@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Tingkat  pesaing  perguruan  tinggi  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan  yang  sangat  pesat. Dalam proses mendapatkan mahasiswa baru setiap perguruan tinggi memiliki strategi promosi yang  berbeda-beda,  seiring  perkembangan  teknologi  maka  pihak  perguruan  tinggi  dapat memanfaatkan data mining dalam upaya promosi. Data mining dapat menjadi sebuah dasar atau pedoman  untuk  menentukan  kebijakan    bisnis  dalam  upaya  peningkatan  pesaing  bisnis perusahaan .  Dalam  upaya  penghematan  biaya  promosi  maka  dilakukan  pemetaan  lokasi promosi.  Penelitian  ini  membandingkan  tiga  alogoritma  klasifikasi  agar  mendapatkan  nilai akurasi yang tinggi sehingga informasi yang dihasilkan lebih akurat. Pemetaan lokasi promosi menggunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu, decision  tree,  naïve  bayes, dan k-nearest  nighbour , karena ketiga algoritma tersebut merupakan algoritma yang populer, serta menghasilkan akurasi yang tinggi. Data set yang digunakan berjumlah 1281 record , dan menggunakan variabel, nama, total, alumni, luar kota, dan asal sekolah, denganlabel yaitu, sangat potensi, potensi, dan kurang potensi.  Hasil  klasifikasi  dapat  digunakan  pihak  pemasaran  untuk  menentukan  lokasi  promosi pada  tahun  yang  akan  datang.  Berdasarkan  hasil  evaluasi crosss  validation dari  ketiga alogoritma  tersebut  maka  alogoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu decision  tree sebesar  100%,  selanjutnya  adalah  algoritma k-nearest  nighbour sebesar  99,61%,  dan  yang terakhir algoritma naïve bayes hanya 84,78%.
Kata kunci: Data Mining , Akurasi, Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Nighbour

## Abstract
The  level  of  university  competitors  every  year  has  increased  very  rapidly.  In  getting  new students, each university has a different promotion strategy. Many of them use the location of promotion  to  calculate  marketing  costs.  In  line  with  technological  developments,  universities can  use  data  mining  in  promotional  efforts.  This  technique  can  be  a  basis  or  guideline  for determining  business  policies  to  increase  the  company's  business  competitors.  This  study compares three classification algorithms to get a high accuracy value. The promotion location mapping  uses  a  classification  algorithm:  decision  tree,  nave  Bayes,  and  k-nearest  neighbor, because the three algorithms are popular algorithms, and produce high accuracy. The data set used was 1281 records, and uses the variables, name, total, alumni, region/location, and school origin,  with  labels  namely,  very  potential,  potential,  and  less  potential.  The  results  of  this classification can assist the marketing department to decide the location of the promotion in the coming  year.  Based  on  the  cross-validation  evaluation  of  the  three  algorithms,  the  highest accuracy value is the decision tree of 100%, the second is the k-nearest neighbor algorithm of 99.61%, and the lowest is the naive Bayes algorithm with only 84.78%.
Keywords: Data Mining, Accuracy, Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  persaingan  perguruan  tinggi  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan  yang sangat pesat. Hingga saat ini sudah ada 3098 perguruan tinggi, baik negeri  maupun swasta yang tersebar  di  seluruh  Indonesia.  Peningkatan ini  harus  diimbangi  dengan  seleksi  yang  maksimal untuk mendapatkan mahasiswa yang berkualitas [1]. Persaingan yang sangat ketat ini menuntut setiap perguruan tinggi khususnya swasta untuk meningkatkan strategi marketing [2].
Penerimaan  mahasiswa  baru  pada  Institut  Informatika  dan  Bisnis  (IIB)  Darmajaya merupakan  program  yang  wajib  dilaksanakan  setiap  tahunnya  untuk  meregenerasi  mahasiswa, sehingga  mendapatkan  mahasiswa  baru  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  oleh  sebab  itu  IIB Darmajaya  melakukan  promosi  mulai  dari  sekolah-sekolah,  hingga  bekerja  sama  dengan berbagai  media.  Tahun  2020  dana  yang  dihabiskan  untuk road  show (kunjungan  ke  sekolah) mencapai Rp53.000.000 dengan tujuan 79 sekolah yang ada di provinsi Lampung. Berdasarkan hasil  penerimaan  mahasiswa  baru  pada  tahun  2020  pihak  pemasaran  IIB  Darmajaya  hanya mampu  memperoleh  55  sekolah  dengan  jumlah  758  mahasiswa  baru.  Penerapan  data mining juga  dapat  digunakan  sebagai  strategi  promosi  yang  lebih  efektif  dan  efisien  yang  dapat diimplementasikan dalam berbagai bidang, baik ekonomi, kesehatan hingga pendidikan.
Data mining semakin  popular  dan  berkembang  dengan  tren big  data seiring  dengan mudahnya  mengakses  informasi  yang  semakin  luas  dari  waktu  ke  waktu.  Data mining merupakan  proses  pencarian,  pola,  korelasi,  dan  tren  yang  menggabungkan  bidang machine learning, teknik visualisasi, dan statistika melalui penyaringan dari sebuah data yang besar. Data mining juga menjadi berkembang dengan seiringnya tren baru dalam dunia teknologi informasi yang  bertujuan  untuk  mendefinisikan  data-data  penting  dan  pengetahuan  yang  berada  dalam sistem  informasi.  Teridentifikasinya data dapat menjadi  sebuah  informasi  yang  sangat penting untuk menentukan strategi  dalam  dunia  bisnis.  Data mining juga  dapat  menjadi  sebuah  dasar atau  pedoman  untuk  menentukan  kebijakan bisnis  dalam  upaya  peningkatan  pesaing  bisnis perusahaan  [3].  Peningkatkan  strategi marketing di bagian  pemasaran  IIB  Darmajaya  dapat memanfaatkan data mining sebagai bahan pertimbangan untuk menentukan lokasi promosi yang lebih akurat dan dapat menghemat biaya promosi.
Beberapa  penelitian telah dilakukan  terkait  data  mining  dan  algoritmanya seperti  yang dilakukan oleh [1] melakukan seleksi calon mahasiswa. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  data  mahasiswa  yang  masa  belajarnya  lebih  dari  8  semester  dan  mengunakan  data alumni.  Atribut  yang  digunakan  ada  6  yaitu  status  ketepatan  waktu,  nilai  matematika,  jenis kelamin, nilai ujian Bahasa Indonesia, jurusan, nilai ujian Bahasa  Inggris.  Metode  data mining yang  digunakan  adalah Rule  Induction,  K-Nearest  Neighbor,  Support  Vector  Machine,  Naïve Bayes,  Linear  Discriminant  Analysis,  Decision  Stump,  Neural  Network,  Decision  Ttree, Random Forest, dan Linear Regression. Hasil eksperimen menunjukkan algoritma terbaik yaitu Support Vector Machine dengan akurasi 65.00% namun nilai ini masih jauh dari nilai excellent. Penelitian  selanjutnya  dilakukan oleh  [4] yang  melakukan  diagnosa  penyakit liver  dan analisa  algoritma.  Algoritma  yang  digunakan  yaitu  algoritma Neural  Network,  Naïve  Bayes, Decision  Tree, Nearest Neighbor. Atribut yang gunakan dalam penelitian ini terdiri  dari Ratio, Age,  A/G,  Sgot,  DB,  Gender,  ALB,  Alkpho,  TB,  Dataset,  Sgpt, hingga TP .  Berdasarkan  hasil penelitian yang telah dilakukan algoritma yang paling tepat dalam pengklasifikasian pasien liver yaitu algoritma Decision Tree , dengan akurasi sebesar 72,89%.
Penelitian  oleh  [5]  memanfaatkan  algoritma  naïve  bayes  untuk  penerima  bantuan pangan non tunai. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi penerima dan bukan perima bantuan  pangan  non  tunai.  Penelitian  ini  menggunkan  dua  agorima  yaitu naïve  bayes dan decision  tree .  Jumalah field yang  digunakan  terdiri  dari  31 field dengan  hasil  nilai  algoritma decision tree memiliki nilai akurasi sebesar 73,97% seangkan algorima naïve bayes memiliki nilai akurasi 58,29%.
Penelitian yang dilakukan juga menggunakan algoritma data mining untuk menentukan lokasi promosi yaitu algoritma klasifikasi diantaranya Decision Tree, K-Nearest Neighbor, dan Naïve  Bayes .  Mengacu  pada  penelitian  terdahulu  ketiga  algorima  tersebut  cenderung  sering
digunakan  dalam  perbandingan  dikarenakan  ketiga  algorima  berada  pada  posisi  yang  sama yaitu,  klasifikasi,  serta  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  evaluasi  selanjutnya  di komparasi  untuk  mengetahui  algoritma  yang  lebih  baik  dalam  merekomendasikan  lokasi proposi.  Aspek  pembeda  dalam  penetian  ini  terletak  pada  indikator  yang  digunakan  yaitu variabel  nama,  kota,  pengasilan  orang  tua,  jumlah  alumni,  asal  sekolah  dengan  3  label  yang terdiri  dari  sangat  potensi,  potensi,  kurang  potensi.  Pada  variabel  nama  merupakan  data pelengkap dari identitas calon mahasiwa.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan  data,  kemudian  dilakukan  pre- processing, hingga dilakukannnya klasifikasi menggunakan Decision Tree, K-Nearest Neighbor, dan Naïve  Bayes dan  dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui  algoritma  terbaik  dengan  nilai akurasi tertinggi. Secara runut tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut penjelasan dalam tahapan penelitian yang dilakukan:
a. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian ini  penulis mengunakan data mahasiswa baru  pada tahun  2016-2020 pada  IIB  Darmajaya  Lampung.  Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan pengiriman  surat  permohonan  izin  dan  data  dikirim  melalui  surat  eletronik.  Data  yang diberikan  berjumlah  5685 record terdiri  dari  variabel  nama,  jurusan,  jenis  kelamin, kabupaten atau kota, kecamatan, sekolah dan pekerjaan orang tua. Data yang diterima tidak semua terekam dengan baik, sehingga akan dilakukan pre-procesing.
Gambar 2. Data sebelum dilakukan Pre-processing
b. Pre-Processing
Proses  pre-procesing  yang  benar  akan  mengasilkan  informasi  yang  jelas  dengan  nilai  akurasi yang baik. Proses pre- processing memiliki beberapa tahapan diantaranya, data reduction (proses mengurangi  atribut  yang  tidak  dibutuhkan),  data cleaning (proses  mengisi,  memperbaiki, mengatur)  data  yang tidak sesuai  dengan  yang  butuhkan,  data selection hingga  data  balancing [6].  Penelitian  ini  melakukan  reduksi  dengan  jumlah  variable  dari  9  atribut  menjadi  5  yaitu nama,  kabupaten  atau  kota,  pekerjaan  orang  tua,  jumlah  alumni  yang  mendaftar  di  IIB Darmajaya, dan asal sekolah mahasiswa baru. Selein itu data yang digunakan adalah data 2018, 2019, dan 2020, sementara untuk data 2016 dan 2017 tidak digunakan karena dengan data tiga tahun  sudah  bisa  mewakili.  Proses  cleaning  peneliti  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel dengan  memfilter  kolom  satu  perasatu  dan  mecari  data  yang  kosong  atau  missing.  Kolom sekolah  terdapat  banyak  data  yang  tidak  ter-record  dengan  baik.  Selain  itu  juga  di  lakukan tranformasi  dari  variabel  kabupaten  bertujuan  untuk  mendapatkan  pemetaan  lokasi  promosi pada data training , yang kemudian akan dilakukan transformasi data menjadi 2 jenis yaitu luar dan  dalam  kota  dengan  value:  iya  dan  tidak.  Pada  penghasilan  orang  tua  dikelompokkan menjadi tinggi, sedang, dan rendah berdasarkan jenis pekerjaan orang tua. Begitu pula pada asal sekolah menjadi Negeri dan Swasta. Pada total alumni menjadi dalam kota yaitu, ≥15, ≥9 dan ≤8, sementara untuk yang luar kota menjadi ≥12, ≥7 dan <7. Hasil pre-prosesing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Setelah dilakukan Pre-processing No. Nama Dalam Kota Total Alumni Pengasilan Orang Tua Asal Sekolah Label 1 Aldo Erlansyah Tidak ≥7 Sedang Swasta Potensi 2 Aldo fernando Iya ≥9 Sedang Swasta Potensi 3 Aldo Kusuma Iya ≥15 Sedang Swasta Sangat Potensi 4 Aldy Bagus Iya ≥15 Sedang Swasta Sangat Potensi … …… ……… ……. …… ……… …….. 1281 Zuzlifatul Adnan Tidak <7 Rendah Negeri Potensi
Aturan  pelabelan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  kepala  bagian pemasaaran IIB Darmajaya Lampung, dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Sangat Potensi
Sangat Potensi, jika lokasi sekolah berada di dalam kota dan jumlah alumni ≥15. Sangat Potensi, jika lokasi sekolah berada di luar kota dan jumlah alumni ≥12.
2) Potensi
Pontensi, jika lokasi sekolah berada di dalam kota dan jumlah alumni ≥9, atau jumlah alumni ≤8 namun berasal dari sekolah negeri, atau jumlah alumni ≤8 tetapi penghasilan orang termasuk kedalam golongan sedang.
Pontensi,  jika  lokasi  sekolah  berada  di  luar  kota  dan  jumlah  alumni  ≥7,  atau  jumlah alumni <7 namun penghasilan orang tua dalam kategori sedang, atau jumlah alumni <7, penghasilan orang tua rendah, namun berasal dari sekolah negeri.
3) Kurang Potensi
Kurang  Potensi,  jika  lokasi  sekolah  berada  di  dalam  kota,  jumlah  alumni  ≤8  dan penghasilan  orang  tua  tinggi,  atau  penghasilan  orang  tua  rendah  serta  berasal  dari sekolah swasta.
Kurang  Potensi,  jika  lokasi  sekolah  berada  di  luar  kota,  jumlah  alumni  <7  dan penghasilan orang tua tinggi, atau jumlah alumni <7 penghasilan orang tua rendah serta berasal dari sekolah swasta.

## c. Clasification
Klasifikasi  atau Classification merupakan  upaya  untuk  mendapatkan  model  yang membedakan dan menjelaskan class data, atau proses pengklasifikasian satu atau beberapa class yang telah diidentifikasi sebelumnya. Berikut algoritma klasifikasi yang telah banyak digunakan yaitu,  Naïve  Bayes, Decision  Tree , K-Nearest  Neighbor,  Neural  Rough  Sets ,  dan  sebagainya [7]. Berikut algoritma klafisikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1) Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-nearest neighbor salah satu algoritma dengan teknik klasifikasi data yang cukup baik. Algoritma ini mengggunakan data latih kemudian disimpan, sehingga jika ada data baru  atau  data testing maka  dapat  mengidentifikasi  berdasarkan  data  yang  disimpan  sehingga mendapatkan  nilai  kemiripan.  Data  yang  ada  terlebih  dahulu  dilakukan  transformasi  data menjadi  data  numerik,  sehingga  bisa  dihitung  menggunakan Euclidean  distance yang  dapat dilihat pada Persamaan 1.
2 (1)
: data uji
: data training : record (baris) ke-  dari tabel
: jumlah data training

## 2) Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  aloritma  yang  mudah  diimplementasikan  dalam  data mining dibandingkan algoritma lainnya dalam lingkup klasifikasi. Algoritma ini juga dapat memproses teks dan angka [8]. Berikut adalah rumus dalam algoritma naïve bayes :
(2)
: Data dengan class yang belum diketahui
: Hipotesi data merupakan suatu class spesifik
: Probabilitas hipotesis   berdasarkan kondisi (posterior probabilitas)
: Probabilitas   berdasarkan kondisi pada hipotesis
: Probabilitas hipotesis
: Probabilitas

## 3) Algoritma Decision Tree
Konsep  algoritma  ini  akan  menjadikan  struktur  hirarki  atau  pohon  yang  kemudian dijadikan  sebagai  alur  untuk  menentukan  pridiksi.  Setiap  pohon  mempunyai  cabang,  untuk menuju cabang yang lain maka ada beberapa atribut yang harus di lengakapi dan berakhir ketika tidak ada cabang lagi atau biasa disebut daun [9]. Entropy terendah atau menghitung nilai gain yang tertinggi dari masing-masing atribut. Untuk menghitung nilai indek entropy menggunakan Persamaan 3, dan untuk menghitung gain menggunakan Persamaan 4.
(3)
: himpunan kasus
: jumlah pasrtisi
: proporsi S i terhadap S
Menghitung nilai gain dengan rumus:
(4)
: himpunan kasus
: Atribut
: jumlah pada atribut
: jumlah kasus pada partisi ke- i
: jumlah kasus dalam
d. Analisa Kinerja Algoritma
Cross  validation atau  cross  validasi  merupakan  sebuah  metode  statistik  yang  dapat digunakan dalam mengevaluasi kinerja algoritma atau model, dengan cara data akan dipisahkan menjadi  2  bagian  data  komoditas  yaitu,  1  bagaian  digunakan  sebagai  traing  dan  1  bagian digunakan sebagai data testing [10]. Algoritma atau model dilatih oleh subset pembelajaran dan divalidasi oleh subset validasi dengan pemilihan  jenis Cross Validation yang dapat didasarkan pada  ukuran  dataset.  Biasanya Cross  Validation  K-fold digunakan  karena  dapat  mengurangi waktu komputasi dengan tetap menjaga keakuratan estimasi  [4]. Tabel 3 merupakan confusion matrix untuk mendapatkan performa accuracy , precition , dan recall :
Tabel 3. Confution Matrix Acctual Class Predicted Class + - + TP FN
- FP TN Keterangan:
TP   : True Positif TN   : True Negatif FP   : False Positif FN   : False Negatif
Accuracy atau  akurasi  digunakan  untuk  mengukur  dan  mengevaluasi  keakuratan  dari hasil klasifikasi, semakin besar nilai akurasi maka semakin bagus tingkat pengklasifikasiannya, perhitungan akurasi menggunakan Persamaan 5.
(5)
Precision atau  biasa  disebut  presisi atau  biasa  dikenal  dengan  nama confidence merupakan  sebuah  model  perhitungan  untuk  mencari  hasil  dari  proporsi  jumlah  kasus  dengan hasil diagnosa positif. Perhitungan nilai presisi menggunakan Persamaan 6.
(6)
Recall atau sensitivity merupakan  sebuah  model  perhitungan  untuk  mencari  hasil proporsi  jumlah  kasus  positif  yang  diidentifikasikan  dengan  benar.  Perhitungan  nilai recall menggunakan Persamaan 7.
(7)
e. Laporan
Setelah melakukan beberapa tahapan pengumpulan data, pre-procesing, klasifikasi, dan evaluasi, maka langkah yang terakhir yaitu penyusunan laporan. Penyusunan laporan bertujuan untuk pendokumentasi penelitian dalam bentuk naskah dan sebagai bukti bahwa penelitian telah dilakukan  sesuai  dengan  aturan-aturan,  sesuai  dengan  teori-teori  yang  telah  dikemukakan  para ilmuwan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  klasifikasi  dan  sebuah  informasi  dalam  penentuan lokasi  promosi  mahasiswa  baru  pada  IIB  Darmajaya  Lampung.  Dalam  pengklasifikasian menggunakan  tiga  algoritma  yang  setara  yaitu, Decision  Tree,  Naïve  Bayes, dan K-Nearest
Neighbor dengan  menggunakan  ketiga  algoritma  tersebut  diharapkan  mendapatkan  algoritma yang  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik,  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  bagian  pemasaran  untuk  melakukan  promosi  pada  tahun-tahun berikutnya.
3.1. Penerapan Algoritma K- Nearest Neighbor Penelitian  ini  menggunakan software  rapid  miner ,  untuk  melakukan  pre-prosesing  data,  dan pembangunan model klasifikasi, serta evaluasi.

## Gambar 3 Proses seleksi atribut dari setiap variabel
Pada  Gambar  3 dapat  dilihat  bahwa variabel  dalam  kota  terisi  atribut  secara  otomatis, namun  atribut  tersebut  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  cara  untuk  merubahnya  yaitu menekan  simbol  segitiga  yang  berada  tepat  di  sabelah  nama  varibel  tersebut,  kemudian  pilih Change Type , dan pilih Binominal , di karena record data hanya memiliki 2 pilihan yaitu, ya dan tidak.  Varibel  total  untuk  atribut  datanya  mengunakan Polynominal dikarenakan  record  yang ada pada varibel tersebut memiliki lebih dari 2 pilihan, seleksi atribut ini dilakukan pada semua varibel termasuk juga hingga pelabelan, sehingga atribut yang di pilih sesuai dengan record dari masing-masing varibel tersebut.
Gambar 4 Design penerapan algortima menggunakan rapid miner
Gambar  4  merupakan  langkah  berikutnya  yaitu  penerapan  alogritma Naïve Bayes ,  pada  tahapan  ini  pilih design, kemudian  pilih  data  yang  telah  disimpan  pada local  repository, selanjutnya  dalam operators gunakan split  data ,  yang  berguna  untuk menentukan data testing dan trening,  dalam split data menggunakan perbadingan 70% dan  30%.  Tahapan  berikutnya  cari  algoritma Naïve  Bayes pada  bagian operators, dan masukan  kedalam design, yang  terakhir  yaitu  masukan apply  model kedalam design untuk  mendapatkan  nilai confidence serta  hubungkan  dari  data, spit  data ,  algoritma Naïve Bayes, apply model dan output .
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dijelaskan  bahwa  data testing atas  nama  Aaron  Ang Saputra memiliki nilai confidence sangat potensi sebesar 0 dan nilai confidence potensi sebesar 1  serta  nilai confidence kurang  potensi  0  sehingga  atas  nama  Aaron  Ang  Saputra  dapat  di kelompokan  dalam  lokasi  promosi  potensi.  Hal  serupa  juga  untuk  nama-nama  yang  lainnya disesuikan dengan nilai dari masing-masing variable. Hasil prediksi tersebut merupakan proses kinerja untuk algoritma K-Nearest Neighbor berdasrkan Persamaan (1). Dalam  melatih  dan  menguji  pemodelan Cross  Validation menggunakan  tiga  operator yaitu,  pada  bagian training digunakan  untuk algoritma K-Nearest  Neighbor , dan  untuk  bagian testing digunakan  fitur Apply  Model yang  berguna untuk  untuk  menampilkan confusion  table , dan  operator performance digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari accuracy,  precition, dan recall , yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Susunan operator cross validation algoritma K-Nearest Neighbor
Gambar 7. Hasil cross validation algoritma K-Nearest Neighbor
Berdasarkan  Gambar  7  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor memiliki  nilai  akurasi  sebesar  99,61%  hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  perhitungan  manual dengan rumus Persamaan (5).
%
Nilai  presisi  untuk  prediksi  label  potensi  sebesar  99,20%  hal  ini  dapat  dibuktikan dengan perhitungan manual dengan rumus Persamaan (6).
%
Nilai recall untuk  prediksi  label  potensi  sebesar  97,98%  hasil  tersebut  dibuktikan dengan perhitungan manual dengan rumus Persamaan (7).
%
Hasil tersebut berdasarkan ketentuan  K=5 dan weighted dengan type mixed measures, dan mixed measure mixed euclidean disatance, serta cross validation number of folds sebesar 10 dan sampling type automatic .

## 3.2. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Dalam implementasi algorima Naïve Bayes tahap awal sama dengan Gambar 3 dan design untuk susunan operator sesuai dengan Gambar 4 yang membedakan hanya algorima yang digunakan.
Gambar 8 Hasil proses algoritma naïve bayes
Berdasarkan Gambar 8 dapat dijelaskan bahwa data testing atas nama Abdullatif Angga Saputra  memiliki  nilai confidence sangat  potensi  sebesar  0,000  dan  nilai confidence potensi 0,000 serta nilai confidence kurang potensi sebesar 1,000 sehingga atas nama Abdullatif Angga Saputra  dapat  di  kelompokan  dalam  lokasi  promosi  kurang  potensi.  Hal  serupa  juga  untuk nama-nama  yang lainnya  disesuikan dengan  nilai  dari  masing-masing  variable. Hasil  prediksi tersebut merupakan proses kinerja algorima Naïve Bayes sesuai dengan Persamaan (2).
Pengujian  algorima Naïve  Bayes menggunakan  pemodelan cross  validation ,  untuk operator  yang  digunakan  sama  dengan  Gambar  6  yang  membedakan  adalah  algortima  yang digunakan.
Gambar 9. Hasil cross validation algorima Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  di  lihat  bahwa  algoritma Naïve  Bayes memiliki  nilai akurasi  sebesar  84,78%  hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  perhitungan  manual  dengan menggunakan Persamaan (5).
%
Nilai  presisi  untuk  prediksi  label  potensi  sebesar  99,20%  hal  ini  dapat  dibuktikan dengan perhitungan manual menggunakan Persamaan (6).
%
Nilai recall untuk prediksi label potensi sebesar 97,98% hasil tersebut dibuktikan dengan perhitungan manual menggunakan Persamaan (7).
Hasil  tersebut  dengan  ketentuan cross  validation  number  of  folds sebesar  10  dan sampling type automatic . Penerapan Algoritma Decision Tree Pada  implementasi  algorima Decision  Tree tahap awal  yang  dilakukan seperti  pada  Gambar  3 dan design untuk susunan operator sesuai dengan Gambar 4 yang membedakan hanya algorima yang digunakan.
Hasil dari proses algoritma Decision Tree atau pohon keputusan dapat digunakan untuk mengetahui indikator apa saja yang berpengaruh dalam data yang telah digunakan [5].
Gambar 10. Hasil proses algoritma Decision Tree
Berdasarkan  Gambar  10  dapat    dijelaskan  bahwa  node  pertama  merupakan  variabel total  alumni,  jika  alumni  lebih  dari  12  dan  15  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  asal  sekolah tersebut  sangat  potensi,  namun  jika  alumni  lebih  dari  7  dan  lebih  dari  9  maka  asal  sekolah mahasiswa tersebut masuk dalam kelompok potensi, dan jika alumni kurang dari 7 dan 9 maka dilihat kembali pengasilan orang tua, jika berpengasilan tinggi maka masuk kedalam kelompok kurang  potensi,  dan  jika  penghasilan  orang  tua  sedang  masuk  kedalam  potensi  dan  jika pengasilan  orang  tua rendah  maka  dapat  dilihat  kembali  asal  sekolah mahasiswa  tersebut,  jika berasal dari sekolah negeri maka masuk kedalam kelompok potensi dan jika berasal dari sekolah swasta maka masuk kedalam kelompok kurang potensi, namun ada variabel yang tidak muncul yaitu variabel dalam kota, varibel tersebut tidak muncul dikarenakan nilai gain terlampau kecil, yang berarti varibael tersebut tidak terlalu berpengaruh dalam pohon keputusan. Proses kinerja algorima Decision Tree sesuai dengan Persamaan (3) dan Persamaan (4). Proses  pengujian  algorima Decision  Tree menggunakan  pemodelan cross  validation , untuk  operator  yang  digunakan  sama  dengan  Gambar  6  yang  membedakan  hanya  algortima yang digunakan.
Gambar 11. Hasil cross validation algorima Decision Tree
Berdasarkan  Gambar  11  dapat  di  lihat  bahwa  algoritma Decision  Tree memiliki  nilai akurasi  sebesar  100%  hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  perhitungan  manual  dengan menggunakan Persamaan (5).
%
Nilai  presisi  untuk  prediksi  label  potensi  sebesar  99,20%  hal  ini  dapat  dibuktikan dengan perhitungan manual menggunakan Persamaan (6).
%
Nilai recall untuk  prediksi  label  potensi  sebesar  97,98%  hasil  tersebut  dibuktikan dengan perhitungan manual menggunakan Persamaan (7).
%
Hasil  tersebut  menggunakan  ketentuan criterion  gain  ratio , apply  pruning dengan confidence 0,1 dan apply prepruning 0,01 dan maximal depth 10 serta cross validation number of folds sebesar 10 dan sampling type automatic .

## 3.3. Hasil Pengujian Algorima
Berdasarkan  hasil  uraian sebelumnya  maka  hasil  evaluasi  dari  masing-masing algoritma  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil pengukuran kinerja algorima menggunkan cross validation Algoritma Akurasi Presisi Recall Decision Tree 100% 100% 100% K-Nearest Neighbor 99,61% 99,20 % 100% Naïve Bayes 84,78% 66,18% 98,93%
Berdasarkan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi, presisi, recall ,  yang  baik  yaitu  algoritma Decision  Tree dengan  nilai  masing-masing  adalah 100%,  namun  untuk  variabel  luar  kota  tidak  muncul  pada rapid  miner ,  setelah  di  analisa menunjukkan  bahwa  variabel  luar  kota  memiliki  nilai  gain  yang  cukup  rendah,  sehingga variabel  luar  kota  dianggap  tidak  berpengaruh.  Berdasarkan  eksperiman  maka  dapat disimpulkan algoritma Decision Tree lebih unggul di bading algritma K-Nearest Neighbor dan algoritma Naïve Bayes.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini melakukan komparasi hasil evaluasi dari  algoritma Decision Tree, Naïve Bayes , dan  K-Nearest  Neighbor pada  penentuan  lokasi  promosi.  Hasil  klasifikasi  dapat digunakan  sebagai  rujukan  oleh  pihak  pemasaran  untuk  penentuan  lokasi  promosi  serta  dapat memetakan  lokasi  promosi  yang  sangat  potensi,  potensi,  dan  kurang  potensi  sehingga  dapat dijadikan  bahan  pertimbangan  untuk  melakukan  promosi  penerimaan  mahasiswa  baru  ditahun yang akan datang.
Algoritma Decision  Tree lebih  unggul  baik  secara  akurasi,  presisi,  maupun recall dibandingkan  dengan  algoritma K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes, dengan  selisih  nilai berturut-turut  untuk  akurasi  yaitu  0,39%  dan  15,22%.  Selisih  nilai  presisi  berturut-turut  yaitu 0.8%  dan  33,82%.  Sementara  untuk  recall Decision  Tree dan K-Nearest  Neighbor memiliki nikai yang sama yaitu 100%, namun untuk Naïve Bayes dengan selisih nilai 1.07%. Atas dasar hal  tersebut  maka  algoritma Decision  Tree lebih  direkomendasikan  dalam  pemilihan  lokasi promosi untuk penerimaan calon mahasiswa baru di IIB Darmajaya.
Pekerjaan selanjutnya yang akan dilakukan adalah dengan menambahkan variable baru untuk mengetahui pengaruhnya terhadap peningkatan akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Saifudin, “Metode Data Mining Untuk Seleksi Calon Mahasiswa,” vol. 10, no. 1, pp. 25–36, 2018.
[2] T.  T.  Chasanah  and  Widiyono,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Penerimaan  Mahasiswa Baru Dengan Algoritma Clustering K-Means,” IC-Tech , vol. 12, no. 1, pp. 39–44, 2017.
[3] H.  Kurniawan  and  J.  S.  Informasi,  “Aplikasi  Datamining  Untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Di  Ibi  Darmajaya  Bandar Lampung,” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya , vol. 2, no. 01, pp. 79–93, 2016.
[4] A.  P.  Ayudhitama  and  U.  Pujianto,  “Analisa  4  Algoritma  Dalam  Klasifikasi  Penyakit Liver Menggunakan,” J. Inform. Polinema , vol. 6, pp. 1–9, 2020.
[5] C.  A.  Sugianto,  F.  R.  Maulana,  and  D.  Mining,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ),” vol. 18, no. 4, pp. 321–331, 2019.
[6] H.  Said,  N.  H.  Matondang,  and  H.  N.  Irmanda,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi,” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5901.
[7] A.  Y.  Saputra  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Techno.Com , vol. 17, no. 4, pp. 395–403, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i4.1864.
[8] N.  Sagala  and  H.  Tampubolon,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  Data  Mining  pada Dataset Konsumsi Alkohol Siswa,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 98, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7061.
[9] D.  Sartika  and  D.  Indra,  “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes,  Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 151–161, 2017.
[10] E. Ismanto and M. Novalia, “Komparasi Kinerja Algoritma C4.5, Random Forest, dan Gradient Boosting untuk Klasifikasi Komoditas,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 400– 410, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4576.